En nuestro más reciente espacio Solex Live, compartimos una interesante conversación práctica sobre uno de los desafíos más importantes para las organizaciones actuales: cómo construir un Gobierno de Datos que realmente funcione en la operación diaria del negocio.

Durante la sesión, Wilson Javier González, especialista en Gobierno de Datos con más de ocho años de experiencia, explicó que muchas iniciativas de analítica, inteligencia artificial o business intelligence no fracasan por falta de tecnología, sino por un problema mucho más básico: la ausencia de una gestión clara y confiable de los datos.

Cuando los datos no hablan el mismo idioma

Una de las situaciones más comunes dentro de las organizaciones ocurre cuando distintas áreas presentan cifras diferentes para responder la misma pregunta de negocio. Finanzas, operaciones y comercial pueden llegar a una reunión estratégica con tres versiones distintas de un mismo indicador, todas aparentemente correctas.

Este tipo de escenarios revela un problema estructural: no existe una fuente única de verdad ni definiciones compartidas de los datos.

Como resultado, los equipos analíticos terminan dedicando gran parte de su tiempo a limpiar bases de datos o corregir reportes, en lugar de generar análisis estratégicos. Además, iniciativas más avanzadas —como modelos de inteligencia artificial o analítica predictiva— encuentran grandes dificultades para escalar, ya que los datos de entrada no son confiables.

El Gobierno de Datos no es burocracia

Uno de los mensajes centrales es: Qué NO es el gobierno de datos.

No se trata de crear más burocracia, llenar formularios o producir documentación que nadie utiliza. En cambio, el gobierno de datos debe entenderse como un sistema organizacional que garantiza que los datos puedan ser entendidos, confiados y utilizados de manera consistente en toda la empresa.

Para lograrlo, se requieren algunos elementos clave:

• – Definiciones claras de los datos mediante glosarios y taxonomías comunes.
• – Calidad y trazabilidad, que permitan conocer el origen del dato y validar su confiabilidad.
• – Responsables de negocio, conocidos como data owners, que respondan por el ciclo de vida del dato.
• – Cultura organizacional, donde las personas participen activamente en mejorar y retroalimentar los datos.

Tres pilares para responder preguntas con datos

Si damos una mirada al conocido juego digital Akinator, capaz de adivinar personajes mediante una serie de preguntas podemos ver que el funcionamiento de este sistema ilustra tres pilares fundamentales que también aplican para el gobierno de datos en las organizaciones:

• – Datos confiables e históricos que alimenten los modelos de decisión.
• – Una estructura clara de variables y definiciones que evite ambigüedades.
• – Usuarios que retroalimenten el sistema, permitiendo mejorar continuamente.

Si estos elementos no existen, las decisiones empresariales terminan basándose en suposiciones o intuiciones, algo que puede resultar costoso para cualquier organización.

Empezar por un problema concreto

Se debe evitar intentar arreglar todos los datos de la organización al mismo tiempo.

En lugar de ello, el enfoque más efectivo consiste en identificar un problema específico de negocio donde los datos estén generando fricción —por ejemplo, inconsistencias en indicadores financieros— y desarrollar una victoria temprana que demuestre el valor del gobierno de datos.

En uno de los casos presentados, una organización del sector financiero logró alinear a distintas áreas alrededor de una única definición de indicadores y establecer responsables claros de los datos. El resultado fue significativo: mayor precisión en los pronósticos, reducción del trabajo manual de los analistas y adopción efectiva de modelos analíticos.

Un habilitador para la inteligencia artificial

Finalmente, se enfatiza en un punto crucial para la transformación digital actual: la inteligencia artificial depende de datos confiables.

Los algoritmos pueden ser técnicamente correctos, pero si los datos están incompletos, mal definidos o inconsistentes, los resultados serán poco confiables. Por esta razón, el gobierno de datos se convierte en el cimiento necesario para escalar iniciativas de analítica avanzada e inteligencia artificial dentro de las organizaciones.

Gobernar datos para tomar mejores decisiones

La conclusión de la sesión fue clara: el gobierno de datos no debe verse como una restricción al acceso a la información, sino como un habilitador estratégico para que las organizaciones puedan moverse más rápido, con mayor confianza y con decisiones basadas en evidencia.

Cuando los datos tienen responsables claros, definiciones compartidas y controles de calidad, dejan de ser simplemente información almacenada y se convierten en un verdadero activo para el crecimiento del negocio.